在列表中的嵌套列表中用 NA 替换空列

Question

我使用两个函数（如下）在列表中生成了 10 个嵌套列表 - 从名为 normalised_scores 的虚拟数据生成。每个嵌套列表包含两个名为 Predicted 和 Actual 的空列（下面的代码）。我想用 NA 替换这些空列。我试图用函数 (Shuffle100) 来实现这一点，但得到了 error messages (below)。在网上找了半天，除了使用冗长的代码（下），我找不到有效的方法。如果有人能帮忙，那就谢谢了。

虚拟数据

   Family=rep(c("G8", "V4"), each=40)
   x <- matrix(rnorm(960), ncol=12)
   normalised_scores <- cbind(Family, x)
   colnames(my_data)<-c("Family",
                        "Swimming", 
                        "Not.Swimming",
                        "Running", 
                        "Not.Running",
                        "Fighting",
                        "Not.Fighting",
                        "Resting",
                        "Not.Resting",
                        "Hunting",
                        "Not.Hunting",
                        "Grooming",
                        "Not.Grooming")

我在下面编写了这个函数，使用 rpart 和 caret 包从分类树模型中生成这 10 个嵌套列表。我尝试生成两列（Predicted 和 Actual）并使用此函数填充 NA's 但没有成功。

 library(caret)
 library(e1071)
 library(rpart)

shuffle100 <-lapply(seq(10), function(n){ #Select the production of 10 dataframes
subset <- normalised_scores[sample(nrow(normalised_scores), 80),] #Shuffle  rows
subset_idx <- sample(1:nrow(subset), replace = FALSE)
subset <- subset[subset_idx, ] #training subset
subset1<-subset[-subset_idx, ] #test subset
subset_resampled_idx <- createDataPartition(subset_idx, times = 1, p = 0.7, list = FALSE) #70 % training set    
subset_resampled <- subset[subset_resampled_idx, ]
ct_mod<-rpart(Family~., data=subset_resampled, method="class",  control=rpart.control(cp=0.005)) #10 ct
ct_pred<-predict(ct_mod, newdata=subset[, 2:13]) 
ct_dataframe=as.data.frame(ct_pred) #create new data frame
ct_dataframe$Predicted=NA
ct_dataframe$Actual=NA
})

生成两个名为预测和实际的空列

my_list <- lapply(shuffle100, function(df){#Create two new columns Predicted and Actual
           if (nrow(df) > 0)
           cbind(df, Predicted = c(""), Actual = c(""))
           else
           cbind(df, Predicted = character(), Actual = c(""))
})

来自函数 Shuffle100 的错误消息和大部分相同（列表 1-10）：

有没有更有效的方法？

          #Insert NA's

          my_list[[1]]$Predicted<-NA
          my_list[[1]]$Actual<-NA

          my_list[[2]]$Predicted<-NA
          my_list[[2]]$Actual<-NA

          my_list[[3]]$Predicted<-NA
          my_list[[3]]$Actual<-NA

          my_list[[4]]$Predicted<-NA
          my_list[[4]]$Actual<-NA

          my_list[[5]]$Predicted<-NA
          my_list[[5]]$Actual<-NA

          my_list[[6]]$Predicted<-NA
          my_list[[6]]$Actual<-NA

          my_list[[7]]$Predicted<-NA
          my_list[[7]]$Actual<-NA

          my_list[[8]]$Predicted<-NA
          my_list[[8]]$Actual<-NA

          my_list[[9]]$Predicted<-NA
          my_list[[9]]$Actual<-NA

          my_list[[10]]$Predicted<-NA
          my_list[[10]]$Actual<-NA

Answer 1

使用dplyr的mutate函数，试试

    library(dplyr)
    lapply(my_list, function(x) mutate(x, Predicted = NA, Actual = NA)

Answer 2

我们可以使用transform

lapply(my_list, transform, Predicted=NA, Actual=NA)

在列表中的嵌套列表中用 NA 替换空列

Replace empty columns with NA's in nested lists within lists

r

list

na

虚拟数据